一种融合深度学习组合模型的综合能源系统短期多元负荷预测方法

本发明公开了一种融合深度学习组合模型的综合能源系统短期多元负荷预测方法，获取综合能源系统的多元负荷历史数据和气象数据，获取多元负荷影响较大的关联因子；将多元负荷历史数据划分为训练集和测试集两部分，并进行最大最小归一化处理；利用串并行叠加的多尺度卷积神经网络提取多元负荷历史数据的多级空间特征；利用双向门控循环单元神经网络提取负荷历史数据时序特征，并引入多头注意力机制提取负荷预测任务的重要信息，从而设计融合注意力机制的多尺度卷积双向门控循环单元神经网络；利用自适应多策略灰狼优化算法实现双向门控循环单元神经网络进行优化参数搜索，采用评价指标对预测结果进行误差分析，得到最优参数，实现负荷精准预测。